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	<title>Ngrams 在部分匹配的应用 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic</title>
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                            <div style="color:gray; word-break: break-all; font-size:12px;">原文地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_ngrams_for_partial_matching.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_ngrams_for_partial_matching.html</a>, 版权归 www.elastic.co 所有<br/>
                            英文版地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_ngrams_for_partial_matching.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_ngrams_for_partial_matching.html</a>
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<b>请注意:</b><br>本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。
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<div class="titlepage"><div><div>
<h2 class="title">
<a id="_ngrams_for_partial_matching"></a>Ngrams 在部分匹配的应用<a class="edit_me edit_me_private" rel="nofollow" title="Editing on GitHub is available to Elastic" href="https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/edit/cn/130_Partial_Matching/30_Ngram_intro.asciidoc">edit</a>
</h2>
</div></div></div>
<p>之前提到：“只能在倒排索引中找到存在的词。” 尽管 <code class="literal">prefix</code> 、 <code class="literal">wildcard</code> 、 <code class="literal">regexp</code> 查询告诉我们这种说法并不完全正确，但单个词的查找 <em>确实</em> 要比在词列表中盲目挨个查找的效率要高得多。在搜索之前准备好供部分匹配的数据可以提高搜索的性能。</p>
<p>在索引时准备数据意味着要选择合适的分析链，这里部分匹配使用的工具是 <em>n-gram</em> 。可以将 <em>n-gram</em> 看成一个在词语上 <em>滑动窗口</em> ， <em>n</em> 代表这个 “窗口” 的长度。如果我们要 n-gram <code class="literal">quick</code> 这个词 —— 它的结果取决于 <em>n</em> 的选择长度：</p>
<div class="ulist horizontal">
<ul class="horizontal">
<li class="listitem">
长度 1（unigram）：    [ <code class="literal">q</code>, <code class="literal">u</code>, <code class="literal">i</code>, <code class="literal">c</code>, <code class="literal">k</code> ]
</li>
<li class="listitem">
长度 2（bigram）：     [ <code class="literal">qu</code>, <code class="literal">ui</code>, <code class="literal">ic</code>, <code class="literal">ck</code> ]
</li>
<li class="listitem">
长度 3（trigram）：    [ <code class="literal">qui</code>, <code class="literal">uic</code>, <code class="literal">ick</code> ]
</li>
<li class="listitem">
长度 4（four-gram）：  [ <code class="literal">quic</code>, <code class="literal">uick</code> ]
</li>
<li class="listitem">
长度 5（five-gram）：  [ <code class="literal">quick</code> ]
</li>
</ul>
</div>
<p>朴素的 n-gram 对 <em>词语内部的匹配</em> 非常有用，即在 <a class="xref" href="ngrams-compound-words.html" title="Ngrams 在复合词的应用">Ngram 匹配复合词</a> 介绍的那样。但对于输入即搜索（search-as-you-type）这种应用场景，我们会使用一种特殊的 n-gram 称为 <em>边界 n-grams</em> （edge n-grams）。所谓的边界 n-gram 是说它会固定词语开始的一边，以单词 <code class="literal">quick</code> 为例，它的边界 n-gram 的结果为：</p>
<div class="ulist itemizedlist">
<ul class="itemizedlist">
<li class="listitem">
<code class="literal">q</code>
</li>
<li class="listitem">
<code class="literal">qu</code>
</li>
<li class="listitem">
<code class="literal">qui</code>
</li>
<li class="listitem">
<code class="literal">quic</code>
</li>
<li class="listitem">
<code class="literal">quick</code>
</li>
</ul>
</div>
<p>可能会注意到这与用户在搜索时输入 “quick” 的字母次序是一致的，换句话说，这种方式正好满足即时搜索（instant search）！</p>
</div>
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                        </div>
                    </div>
                </div>
            </section>
        </div>
    </section>
</div>
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